工业设备维护成本高？通过设备运维方案提高设备效率、降低成本

在制造业转型升级的背景下，越来越多的工业企业正在推动数字化(信息化)、自动化和智能化的转型，这有利于提高制造效率、制造质量、降低运营和劳动力成本。

然而，由此构建的复杂制造系统对稳定性和可靠性的要求将越来越高，更少的停机时间和更有效的停机处理成为工业企业面临的不可避免的挑战。

换句话说，智能制造和智能设备运维是工业企业转型的两条腿。制造系统的稳定是先进制造业发展的基础。在制造系统越来越复杂、生产操作人员越来越少的情况下，高效率、高质量设备的维护和保养变得越来越重要和紧迫。

何为智能设备运维？

智能设备运维是以维护运维辅助为工具，利用大数据分析和人工智能技术来提高企业运维能力，优化运维性能的一种新的应用模式。核心优势有：

-设备状态信息实时且全面的分析探索提高设备效率的机会；

-通过慧都AI 建立设备故障模型洞察设备状态；

-分析设备的运作时间和实际产能制定智能运维计划。

智能设备运维，数据驱动下的运维革命

智能设备运维以辅助维修作业为工具，运用信息技术、人工智能故障诊断辅助、人工智能语音处理技术，优化备件供应时间、故障维修响应、维修资源协同调度、故障诊断时间，不断提高维修效率和质量，促进维修技能的提升。

其次，强调积极主动的维护和预测性维护，不仅传统的检修软件强调流程的执行，在智能运输维度强调风险和缺陷的故障排除和执行的同时，以重要指标的可用性进行逆向验证，执行的效率和产品；通过数据驱动决策，构建高效的智能运维机制。

某家具制造商智能设备运维典型案例

慧都工业大数据分析平台的智能设备运营解决方案，能够整体提升故障预测及设备健康管理的准确性，我们通过一个客户案例来深入了解，智能设备运营解决方案为制造业带来哪些变革。

该家具制造公司是一家以生产、销售、研发、安装、售后服务，为客户提供全方位的产品和服务，包括办公家具、民用家具、酒店家具、实木教具、教学家具、软体家具、金属家具等业务。

其公司存在以下业务痛点：

-无法探索各设备停机时间的原因分析，得到改善建议

-无法预测设备有效应用率和故障，以及设备与产品质量的关系

-需要非常有经验的人来维护设备，人工维护成本高

慧都大数据专家团队根据客户需求进行咨询、调研、研发、实施、维护五步项目流程，为用户定制化设备运维解决方案。

智能设备运维项目图片1

智能设备运维项目图片2

总结

本次智能设备运维使用的产品有慧都DataForce、慧都生产制造BI、慧都工业AI模型。通过做设备的运维分析、故障预测，从而减少停机时间，同时给设备运维提高效率，降低维护成本。

慧都工业大数据分析平台架构

最终实现效果：

-维护周期，建模预测设备状态，按小时实时调整维护计划，让计划性的设备维护更合理、高效，降低成本。

-故障预测，建模预测设备故障，提前处理，让非计划性的设备维护更可控，有效减少停机时间，从而降低对生产带来的损失。

-人力成本，设备运维智能化，减少对有经验的工程师的依赖程度，同时减少运维人员的无必要的定期检查。

-提高设备效率，预测设备状态，计划性的设备运维，按需维护，不用等到定期维护，更有效延长设备的生命周期。

慧都工业大数据分析平台致力于打造国内第一个端到端的工业大数据分析平台，为企业提供产品全生命周期数据管理和分析方案，为您提供从数据采集、数据准备、数据建模、可视化分析的端到端解决方案。

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